Korelasyon tablolarını anlamak ve yorumlamak

Reklam

Spss’te hazır bir veri dosyası üzerinde bir korelasyon testini gerçekleştirmeyi öğrenmek gerçekte çok zorlu bir çaba gerektirmez. İstatistikçi olmadan da her hangi bir istatistik programını kullanabiliriz. Neyi nereye, nerden yerleştireceğimizi biliyorsak bir sorun yoktur. Esas sorun istatistik işlemlerini bir araştırma için uygulama yeteneğini kazanmaktır. Eğer uygulamaları ifade eden Tabloları anlamaktan ve yorumlamaktan mahrumsak, bu daha çok şey öğrenmemiz gerektiği anlamına gelir.

Gerçek bir araştırmanın (http://klinikpsikiyatri.org/files/journals/1/71.pdf)  sunduğu aşağıdaki tabloda değişkenler arasındaki korelasyonlara bakalım. Bir bakışta, değişkenlerin ne olduklarını bilmesek de soyut bir şekilde aralarındaki ilişkiyi anlayamıyorsak korelasyon konusunda daha çalışmamız gerekli demektir.

değişkenlerin korelasyon katsayıları

 

Daha önceki korelasyon ile ilgili yazımızda Spss’in anlamlı ilişkilere yıldızlar(**) verdiğini söylemiştik fakat elifi görünce makalenin yazarları gibi mertek sanmayın. Tabloya baktığımızda YTT_toplam ile RBSÖ ve SCL-90-R.gsi arasında pozitif yönde anlamlı korelasyonel bir ilişki olduğunu hemen söyleyebiliriz. Yazarlar, ‘’önemli’’  gibi ne demek olduğu pek belli olmayan bir deyim kullanıyorlar. Böylesine ifadeler pek geçerli değildir. Peki bu değişkenler arasındaki korelasyonları nasıl ifade edebiliriz?

YTT_toplam ile RBSÖ arasında pozitif yönde düşük düzeyde anlamlı bir ilişki vardır(r=0,234, p<0,01). YTT_toplam arttıkça RBSÖ’nın da artığı gözlemlenmiştir. Doğru ifade tarzı böyledir.

Örnekten yararlanarak benzer yorumları yapmaya muktedir olmalısınız.

Güç mevzusunu hatırlarsak;

0.00-0.29 arası ise düşük güç

0.30-0.49 arası ise orta güç

0.50-0.69 arası ise yüksek güç

0.70-1.00 arası ise yüksek güç

 

 

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*


İşlemi yapın *